CorExplorer는 생물학적 발견을 위한 임상 및 데이터베이스 정보뿐만 아니라 대화형 시각화를 사용하여 수학적으로 원리되는 방식으로 종양 관련 유전자 발현 인자를 발견합니다. CorEx는 고차원 데이터에서 클러스터를 찾기 위해 상대적으로 적은 샘플이 필요한 방식으로 정보 극대화를 수행합니다. 그것이 생성하는 잠재 요인의 계층 구조는 생물학적 이해를 용이하게합니다.
이 방법은 암 생물학에 적용될 때 이미 흥미롭습니다. 그 정보 이론적 기초는 많은 변수와 그들의 관계에 대한 약간의 사전 지식이있는 모든 시스템에 적용 할 수 있습니다. 먼저 CorExplorer 홈페이지로 이동합니다.
빠른 링크에서 플러스 확장 버튼을 클릭하여 관심있는 암 데이터에 대해 학습 된 CorEx 인자 그래프의 요약을 확인하십시오. 예를 들어, 여기서, TCGA 난소암 데이터에 대한 인자 그래프가 도시된다. 인자 그래프를 검사한 후 폐 TCGA-LUAD를 클릭하여 폐암 RNA 시퀀싱을 위한 CorExplorer 페이지에 액세스하고 CorExplorer 인자 그래프 창을 사용하여 관심 유전자에 대한 CorEx 인자 그래프를 탐색합니다.
마우스 커서를 인자 그래프 표시 창 위로 이동하는 동안 마우스 트랙패드를 사용하여 인자 그래프를 확대하여 각 요소에서 가장 중요한 유전자및 다른 레이어의 노드 간의 연결과 같은 그래프의 세부 정보를 볼 수 있습니다. 표적 유전자를 찾으려면 유전자 메뉴를 클릭하고 유전자 이름을 입력하여 드롭다운 목록에서 선택합니다. 키보드의 반환을 눌러 관심 유전자가 가장 강하게 상관 관계가 있는 요소로 보기 확대/축소를 만듭니다.
그래프 디스플레이 위에 마우스를 재배치하고 스크롤하여 축소하여 노드의 수준과 가장 밀접하게 연관된 유전자 인자에 인접한 관련 인자를 확인합니다. 최소 링크 중량 슬라이더에 표시된 임계값보다 큰 가중치를 가진 유전자만 표시됩니다. 인자와 관련된 모든 유전자를 보려면 적절한 노드를 클릭하고 팝업 창에서 추가 유전자 로드를 선택합니다.
완료가 나타나면 팝업 창을 닫습니다. 헤더 섹션에서 는 유전자가 중량 순서로 나타날 수 있도록 min Link 가중치 수정자를 0.05로 클릭하고 드래그합니다. 생물학적 기능과의 연관성을 식별하려면 아니어도 검색 창에서 잘못된 검색 속도 정렬을 선택 해제하여 잘못된 검색 률이 아닌 요인 번호별로 팩터 드롭다운 메뉴를 정렬합니다.
스크롤을 클릭하여 주석 창 드롭다운 메뉴에 대한 관심 요소를 선택하여 요인에 대한 농축 주석을 표시합니다. 그런 다음 농축 계수를 클릭하여 그래프 디스플레이에서 노란색으로 강조 표시된 관련 유전자를 즉시 볼 수 있습니다. 다른 GO 용어로 사라지거나 나타나는 요인은 선택된 음표가 있는 유전자에 대해 농축되는지 여부에 따라 선택됩니다.
관심의 필터 요인의 경우, 생존 및 클러스터 품질을 사용하여, 데이터 세트 드롭 다운 메뉴에서 TCGA 난소암 RNA 시퀀싱에 대한 CorExplorer 페이지로 이동하려면 TCGA_OVCA 선택합니다. 서바이벌 창에서 가장 큰 생존 차동이 있는 계수를 기록하고 팩터 드롭다운 메뉴에서 인자 그래프 창에서 이 요소를 선택합니다. 링크 가중치 슬라이더를 클릭하고 드래그하여 0.5로 드래그하고 요인의 유전자 수를 기록합니다.
생존 창의 요인 목록을 확장하고 서바이벌 창 드롭다운의 다음 가장 좋은 요소를 클릭하여 관련 생존 곡선을 봅니다. 중요한 GO 및 Kegg 주석이 표시됩니다. 이 인자에 있는 유전자의 생물학 역할의 더 나은 이해를 얻으려면, 요인 그래프 창의 상단에 있는 요인 층을 선택하고 전체 클러스터 및 관련 요인을 밝히기 위하여 축소하는 동안 창 위로 마우스를 이동합니다.
클러스터 노드에 연결된 요인의 상대적 중요성을 이해하려면 생존 창에서 p-val별로 정렬을 선택 취소하고 각 계수 수를 연속으로 클릭하여 생존 협회를 표시하는 요인을 지적합니다. 창 추가 메뉴에서 PPI를 선택하고 추가를 클릭하여 디스플레이 영역에 PPI 그래프 창을 추가합니다. PPI 그래프 창에서 중요한 단백질 단백질 상호 작용을 표시하기 위해 관심 있는 인자 층을 선택한다.
StringDB 링크에서 보기를 클릭하여 STRINGdb 온라인 데이터베이스에 연결하고 계속을 클릭합니다. 그런 다음 ANaylsis 탭을 열어 PPI 네트워크 유전자에 대한 온라인 GO 분석을 얻습니다. 상단 셀룰러 구성 요소가 표시됩니다.
CorExplorer 탭 및 PPI 창으로 돌아가 다른 요소를 선택합니다. StringDB 링크에서 보기를 다시 클릭합니다. 다른 상단 셀룰러 구성 요소가 표시됩니다.
그런 다음 PPI 창에서 STRING 데이터베이스 분석을 위한 다른 요소를 선택합니다. 종양 유형에 걸친 유전자 발현 변이의 공통점과 차이점을 찾으려면 CorExplorer를 클릭하여 첫 페이지로 돌아가고 검색을 클릭하여 CorExplorer 사이트의 모든 데이터 집합을 검색할 수 있는 페이지에 액세스합니다. 유전자 검색 상자에서 관심의 유전자 이름을 입력하고 검색을 클릭합니다.
예를 들어, 입증된 FLT1은 상대적으로 높은 중량 및 다중 다른 요인으로 발견된다. 폐암 데이터 세트에서 BRCA1 유전자를 검색하면 CorEx 인자 26과 가장 강하게 연관된 유전자가 밝혀졌습니다. 이 요인에 대한 GO 용어 농축은 매우 높으며 DNA 수리는 10 번의 거짓 발견 률을 음수 19로 나타낸다.
또한, 어린이로서 6가지 밀접한 관련이 있는 요소가 있는 2단계 클러스터 L2_8 주목하고 있습니다. DNA 수리 단백질 단백질 상호 작용 네트워크는 강하게 연결되어 인자 26에서 유전자의 단단히 연결된 기능을 추가로 지원합니다. 관련 생존 그래프는 더 큰 데이터 집합에서 확인되어야 할 환자 생존과의 가능한 연관성을 제안합니다.
생존 평가로 시작하면 특정 유전자 발현 그룹과 관련된 향상된 생존과 상관 관계가 있는 요인의 해부를 허용할 수 있다. 차례로 각 요인에 대 한 단백질 단백질 상호 작용 창을 추가 생존과 그들의 협회에 대 한 가능한 설명의 결정을 촉진. 각 요인에 대한 열지도를 검사하여 유전자 발현 패턴이 생물학적 해석을 지원하는 적절한 품질인지 확인하는 것이 중요합니다.
유전자 발현 패턴에 있는 강하고 명확한 변이를 보여주는 열지도는 높은에서 낮은, 또는 더 복잡한 패턴에 구역 수색하는 요인 유전자의 조정된 발현, 또는 더 복잡한 패턴, 높은 발현을 가진 몇몇 유전자를 가진 낮은 발현을 가진 몇몇 유전자를 전시할 수 있습니다. 이 절차의 가장 중요한 목표는 잠재적인 종양 특정 치료를 확인하기 위하여 CorExplorer 요인에 견본 종양의 밖으로 매핑하여 개인화한 치료를 설정하는 것입니다.
